Ensayo de Regresión

Universidad Espíritu Santo

Semestre: Periodo Extraordinario II 2018

Paralelo: 01        

Materia: Estadística 2

Profesora: Econ. Christian Rosero

Ensayo de Regresión  

Patricio Fernando Saltos López

psaltosl@uees.edu.ec

El análisis de regresión es un método estadístico poderoso que le permite examinar la relación entre dos o más variables de interés. Si bien hay muchos tipos de análisis de regresión, en su núcleo, todos ellos examinan la influencia de una o más variables independientes en una variable dependiente. 

El análisis de regresión proporciona información detallada que puede aplicarse para mejorar aún más los productos y servicios. Aquí en SurveyGizmo, ofrecemos eventos prácticos de capacitación de aplicaciones durante los cuales los clientes aprenden cómo convertirse en súper usuarios de nuestro software. 

Para comprender el valor que se ofrece en estos eventos de capacitación, distribuimos encuestas de seguimiento a los asistentes con los objetivos de aprender lo que disfrutaron, lo que no disfrutaron y lo que podemos mejorar para futuras sesiones. 

Los datos recopilados de estas encuestas de retroalimentación nos permiten medir los niveles de satisfacción que nuestros asistentes asocian con nuestros eventos, y qué variables influyen en esos niveles de satisfacción. ¿Podrían ser los temas tratados en las sesiones individuales del evento? ¿La duración de las sesiones? La comida o los servicios de catering prestados? ¿El costo para asistir? Cualquiera de estas variables tiene el potencial de impactar el nivel de satisfacción del asistente.

Al realizar un análisis de regresión en los datos de esta encuesta, podemos determinar si estas variables han impactado o no la satisfacción general de los asistentes y, de ser así, en qué medida. Esta información luego nos informa sobre qué elementos de las sesiones se reciben bien y dónde debemos centrar la atención para que los asistentes estén más satisfechos en el futuro.

¿Qué es el análisis de regresión y qué significa realizar una regresión?

El análisis de regresión es un método confiable para identificar qué variables tienen impacto en un tema de interés. El proceso de realizar una regresión le permite determinar con confianza qué factores son más importantes, qué factores pueden ignorarse y cómo estos factores se influyen entre sí (Sanchez). Para comprender completamente el análisis de regresión, es esencial comprender los siguientes términos:

• Variable dependiente: este es el factor principal que está tratando de entender o predecir. 
• Variables independientes: estos son los factores que usted cree que tienen un impacto en su variable dependiente.

En nuestro ejemplo de entrenamiento de aplicación anterior, la satisfacción de los asistentes con el evento es nuestra variable dependiente (Sanchez). Los temas cubiertos, la duración de las sesiones, la comida provista y el costo de un boleto son nuestras variables independientes.

¿Cómo funciona el análisis de regresión?

Para realizar un análisis de regresión, deberá definir una variable dependiente que cree que está siendo influenciada por una o varias variables independientes. A continuación, deberá establecer un conjunto de datos completo para trabajar. Administrar encuestas a sus audiencias de interés es una manera excelente de establecer este conjunto de datos. Su encuesta debe incluir preguntas que aborden todas las variables independientes que le interesan.

Continuemos usando nuestro ejemplo de entrenamiento de aplicación. En este caso, nos gustaría medir los niveles históricos de satisfacción con los eventos de los últimos tres años (o por el tiempo que considere estadísticamente significativo), así como cualquier información posible con respecto a las variables independientes (Roldan).

Quizás tengamos particular curiosidad por saber cómo el precio de un boleto para el evento ha impactado los niveles de satisfacción. 

Para comenzar a investigar si existe o no una relación entre estas dos variables, comenzaríamos representando estos puntos de datos en un gráfico, que se vería como el siguiente ejemplo teórico.

[pic 1]

Nuestra variable dependiente (en este caso, el nivel de satisfacción del evento) debe trazarse en el eje y, mientras que nuestra variable independiente (el precio del ticket del evento) debe trazarse en el eje x. Una vez que se trazan sus datos, puede comenzar a ver correlaciones. Si el cuadro teórico anterior realmente representara el impacto de los precios de los boletos en la satisfacción del evento, entonces podríamos decir con confianza que a mayor precio del boleto, mayores serán los niveles de satisfacción del evento (Sanchez). Pero, ¿cómo podemos determinar el grado en que el precio del boleto afecta la satisfacción del evento?

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